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龙图腾网获悉深圳市睿法生物科技有限公司申请的专利基于共同优化的患癌风险预测模型的训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120108732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510505876.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于共同优化的患癌风险预测模型的训练方法及系统是由崔品;冯铭冀;赖汉明设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于共同优化的患癌风险预测模型的训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于共同优化的患癌风险预测模型的训练方法及系统，该方法包括：获取多个癌症类型的多个患者的cfDNA测序数据和对应的甲基化特征；基于分类算法，根据所述cfDNA测序数据和对应的甲基化特征，确定每一所述癌症类型对应的数据特征集；确定任意两个所述癌症类型之间的类型关联度参数；根据所述类型关联度参数和每一所述癌症类型对应的数据特征集，优化训练得到用于预测任一所述癌症类型对应的患癌风险的预测模型。可见，本发明能够提升模型对不同癌症类型的区分能力和泛化能力，增强对任一癌症类型患癌风险的预测准确性与适应性，为个体化癌症筛查和早期干预提供更加科学可靠的模型支持。

本发明授权基于共同优化的患癌风险预测模型的训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于共同优化的患癌风险预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个癌症类型的多个患者的cfDNA测序数据和对应的甲基化特征； 对于每一所述患者，在该患者的所述癌症类型为单一癌症类型时，将该患者的所述cfDNA测序数据和对应的甲基化特征分入对应的所述癌症类型的数据特征集； 在该患者的所述癌症类型为多癌症类型时，确定出该患者的所述癌症类型中包括的每一癌症类型对应的参考特征数据； 计算该患者的所述cfDNA测序数据和对应的甲基化特征与每一癌症类型对应的参考特征数据之间的相似度，得到每一癌症类型对应的相似度参数； 计算该患者的患病历史中每一癌症类型对应的患病确诊时长，并计算每一癌症类型对应的与所述患病确诊时长成正比的时长权重； 计算每一癌症类型对应的相似度参数和所述时长权重的乘积； 将所述乘积最高的癌症类型，确定为该患者对应的最接近的癌症类型，并将该患者的所述cfDNA测序数据和对应的甲基化特征分入最接近的癌症类型的数据特征集； 确定任意两个所述癌症类型之间的类型关联度参数； 将每一所述癌症类型对应的数据特征集，作为标注了对应的所述癌症类型的训练数据，输入至每一所述癌症类型对应的基础模型进行训练，在训练过程中，基于共同损失函数对所有癌症类型对应的基础模型进行共同优化训练直至收敛，得到每一所述癌症类型对应的预测模型；所述共同损失函数为每一所述基础模型的损失函数值的加权求和平均值，其中，每一所述基础模型对应的损失函数值的权重与该基础模型对应的所述癌症类型对应的所有所述类型关联度参数的平均值成正比； 将所有所述癌症类型对应的预测模型，确定为共同预测模型，所述共同预测模型用于接受患者的待预测数据以预测任一所述癌症类型对应的患癌风险。

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